Das sind die Themen:

Von Regel-Bots zu intelligenten Agenten Der Unterschied zwischen älteren Bot-Systemen und heutigen KI-Agenten ist fundamental. Früher funktionierte ein Anruf wie ein Script – sagen Sie exakt das Richtige, der Bot versteht. Heute kann eine Kundin sagen: „Ich kann nächste Woche nicht und Mittwoch eh nicht" – und der Agent verarbeitet diese natürliche Kommunikation wie ein Mensch. Das erhöht nicht nur die Kundenfreundlichkeit, sondern eröffnet völlig neue Einsatzgebiete in Unternehmen.

Wissensmanagement: Der Hebel im Verborgenen Jede große Organisation hält Wissen in sich, das Jahre oder Jahrzehnte gekostet hat zu sammeln – meist in Wikis und Dokumentationssystemen. Mit KI-Agenten wird dieses Wissen erstmals nutzbar. Ein Agent kann tausend interne HR-Fragen beantworten oder Entwickler mit Projektdokumentation versorgen. Das Problem: Mit großem Hebel kommt große Verantwortung. Zugriffsrechte, Datenqualität und Kuratierung sind nicht trivial – machen aber den Unterschied zwischen Effizienz und Chaos.

Geschwindigkeit entscheidet über Akzeptanz Die größte technische Herausforderung ist Latenz. Ein Customer wartet nicht gerne auf KI. Der Agent muss verstehen, was der Kunde will, die richtige Information abrufen und antworten – im Idealfall unter einer Sekunde. Das ist technisch extrem anspruchsvoll. Deshalb arbeiten führende Unternehmen mit spezialisierten Telefonie-Technologien zusammen statt eigene große LLMs zu bauen. Model Context Protocol ermöglicht da schnellere Systemintegration ohne Umwege über Sprache.

Integration ohne Datenschutz-Gau Teams-Calls aufnehmen und automatisch zusammenfassen – klingt praktisch, ist aber knifflig. Wer trägt Verantwortung? Welche Daten landen wo? In Deutschland gibt es da berechtigte Bedenken. Die praktikable Lösung: Wissensgenerierung aus strukturierten Quellen wie Confluence, nicht aus ungefilterten Chat-Konversationen. Kontextverlust ist akzeptabel, Datensicherheit nicht.

Die Branche hat die Botschaft verstanden Die Zeit der Skeptiker neigt sich dem Ende. Pioniere implementieren bereits KI-Agenten, der Großteil beobachtet aktiv – und nur wenige lehnen ab. Während Customer Service relevanter wird (nicht weniger), verschiebt sich die Arbeit: Repetitive Transaktionen übernehmen Agenten, VIP-Betreuung und Beschwerdemanagement bleiben human. Das ist kein Verschwinden – es ist Neuausrichtung.